import numpy as np
import pandas as pd


class KNN:
    """
    使用python实现k近邻算法
    该算法用于回归预测, 根据前三个特征属性, 寻找最近的k个邻居, 然后在根据k个邻居的第四个特征
    属性,去预测当前样本的第四个特征值
    """


if __name__ == "__main__":
    data = pd.read_csv('data/iris.csv')

    # 删除不需要的ID和Species列(特征). 因为现在进行回归预测, 类别信息没有用
    data.drop(['id', 'Species'], axis=1, inplace=True)

    # 删除重复记录
    data.drop_duplicates(inplace=True)




